12 esempi di agenti di intelligenza artificiale all’opera nel 2026

Gli agenti basati sull’intelligenza artificiale hanno superato la fase dimostrativa. Ora risolvono i ticket di assistenza, valutano i potenziali clienti, riconciliare le fatture, indagano sugli avvisi di sicurezza e distribuiscono codice con una supervisione limitata. Gli esempi più significativi di agenti basati sull’intelligenza artificiale sono quei sistemi che ricevono un obiettivo, raccolgono informazioni contestuali, scelgono gli strumenti giusti e portano a termine un’attività in più fasi — non i chatbot che attendono la domanda successiva.

Un agente di codifica come Claude Code può esaminare un repository, modificare i file ed eseguire test. Intercom Fin può analizzare le richieste dei clienti e risolvere i casi idonei. Un assistente alle vendite basato sull’intelligenza artificiale collegato al CRM d folk può esaminare la cronologia delle relazioni in tempo reale, identificare le trattative in stallo, preparare i follow-up e aggiornare la pipeline tramite MCP. Il valore aziendale deriva proprio da quell’ultimo passaggio: l’agente non si limita a fornire una risposta, ma agisce all’interno del flusso di lavoro.

Che cos’è un agente di intelligenza artificiale?

💡 Un agente di intelligenza artificiale è un sistema software che opera per raggiungere un risultato definito interpretando il contesto, prendendo decisioni, utilizzando strumenti esterni e adeguando le proprie azioni man mano che l'attività procede. A differenza di un chatbot standard, è in grado di passare da una fase all'altra senza che sia necessaria un'istruzione specifica per ciascuna di esse.

La maggior parte degli agenti operativi riunisce cinque elementi:

✔️ Obiettivo: il risultato da raggiungere, ad esempio la risoluzione di un ticket o la qualificazione di un lead.

✔️ Contesto: i dati relativi ai clienti, i documenti, i messaggi, il codice o le regole aziendali necessari per prendere una decisione.

✔️ Motivazione: il processo utilizzato per selezionare l'azione successiva in base allo stato attuale.

✔️ Strumenti: il CRM, il browser, il database, l’help desk, il terminale o il sistema di pagamento su cui si svolge il lavoro.

✔️ Feedback: il risultato di ogni azione, che aiuta l’agente a proseguire, a rivedere il proprio piano, a segnalare il caso a un livello superiore o a interrompere l’azione.

Claude Code ne offre un chiaro esempio. È in grado di analizzare un repository, individuare i file correlati a un bug, modificare il codice, eseguire i test, leggere i risultati falliti e rivedere l’implementazione. Intercom Fin applica lo stesso modello operativo al servizio clienti: interpreta una richiesta, cerca nei contenuti di assistenza, recupera il contesto del cliente, intraprende le azioni approvate oppure trasferisce il caso a un operatore umano.

Nel settore delle vendite, un agente basato sull’intelligenza artificiale collegato a folk può effettuare ricerche tra contatti e aziende, esaminare la cronologia delle interazioni, valutare una trattativa in corso, redigere il messaggio successivo e aggiornare i campi pertinenti del CRM. Lo schema di fondo rimane lo stesso in ogni caso d’uso: osservare lo stato attuale, decidere quale sia la prossima mossa, agire tramite uno strumento e verificare il risultato.

12 esempi di agenti di intelligenza artificiale nel mondo degli affari

Gli esempi seguenti mostrano agenti impegnati a portare a termine flussi di lavoro aziendali reali, anziché limitarsi a generare risposte isolate. Ciascuno di essi combina un obiettivo, un contesto operativo, l’accesso a uno strumento e una chiara condizione di interruzione.

1. Assistente alle vendite basato sull’intelligenza artificiale integrato con il CRM dell’ folk

Un copilota di vendita generico è in grado di redigere una e-mail. Un assistente di vendita basato sull’intelligenza artificiale collegato a folk può invece innanzitutto stabilire quale cliente meriti attenzione, ricostruire il rapporto con lui e inserire i risultati nel CRM.

Tramite folk MCP, un agente in esecuzione su ChatGPT, Claude, Cursor o VS Code ottiene l'accesso autorizzato a persone reali, aziende, trattative, note, gruppi e cronologia delle interazioni. È in grado di effettuare ricerche tra i record, interpretare il contesto di vendita ed eseguire azioni CRM a partire da una richiesta in linguaggio naturale.

Un responsabile delle vendite potrebbe assegnare il seguente compito:

“Individua le trattative in corso di importo superiore a 20.000 dollari per le quali non si è registrata alcuna interazione negli ultimi 30 giorni. Esamina le note più recenti, individua gli ostacoli, classifica le trattative in base al potenziale di recupero e prepara un piano d’azione per ciascuna delle parti coinvolte.”

L'agente può quindi:

1. Cerca nella pipeline attiva.
2. Applicare i criteri relativi al valore e all'inattività.
3. Recupera i contatti associati e le note recenti.
4. Distinguere i ritardi negli appalti dalle contestazioni relative ai prodotti o da semplici lacune nel follow-up.
5. Classifica le opportunità.
6. Elaborare un piano di intervento contestuale per il recupero.
7. Aggiorna i campi approvati oppure aggiungi delle note alla trattativa in questione.

Questo flusso di lavoro sostituisce una scansione manuale della pipeline senza separare l'analisi dall'esecuzione. L'agente opera sulla base delle informazioni relative alle relazioni già memorizzate in folk , anziché fare affidamento su note di chiamata copiate o su un prompt incompleto.

Configurazione concreta degli agenti: Claude o ChatGPT + folk CRM MCP
KPI principali: tempo dedicato all’amministrazione del CRM, copertura dei follow-up e valore recuperato dalla pipeline in stallo
Controllo umano: approvazione prima dell’invio di messaggi esterni, modifiche in blocco o cambiamenti significativi delle fasi

folk ospita il server MCP e gestisce la connessione tramite OAuth sicuro, consentendo così al team di implementare un flusso di lavoro CRM basato sull’intelligenza artificiale senza dover sviluppare un middleware personalizzato.

👉 Prova gratuitamente il CRM " folk " per integrare un assistente AI nel contesto delle vendite in tempo reale.

2. Agente addetto alla ricerca di nuovi clienti

Un agente di prospezione outbound trasforma un profilo cliente ideale in un flusso di lavoro di acquisizione continuo. Cerca account corrispondenti, arricchisce le informazioni sui decisori, assegna priorità ai segnali di acquisto, genera messaggi specifici per ciascun account e gestisce i tempi di follow-up.

Un esempio concreto è Ava di Artisan, un BDR basato sull’intelligenza artificiale progettato per individuare potenziali clienti, arricchire i dati di contatto, inviare messaggi personalizzati in uscita, gestire le risposte e fissare incontri. Una volta che il team ha definito il proprio mercato, le esclusioni, il posizionamento e le regole della campagna, Ava è in grado di gestire le parti ripetitive dell’attività in uscita affiancando i rappresentanti umani.

Un fornitore di soluzioni per la sicurezza informatica potrebbe assegnare:

“Individua le aziende fintech statunitensi con un organico compreso tra 50 e 500 dipendenti che hanno recentemente assunto un responsabile della conformità. Contatta i responsabili della sicurezza e della conformità, esclude i clienti esistenti e inoltra le risposte positive al team aziendale.”

L'agente può:

1. Crea l'elenco degli account.
2. individuare i contatti pertinenti.
3. arricchire i dati aziendali e professionali.
4. utilizzare l'attività di assunzione come indicatore temporale.
5. generare testi personalizzati per le e-mail.
6. programmare i controlli successivi.
7. classificare le risposte e fissare incontri con i candidati idonei.

Il rischio principale risiede nel potenziamento di un targeting poco efficace. Regole ICP inadeguate generano un volume maggiore di contatti irrilevanti, anziché migliorare la pipeline.

Agente specifico: Ava di Artisan
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: incontri qualificati, tasso di risposta positiva, costo per opportunità e pipeline generata
Controllo umano: approvazione ICP, posizionamento della campagna, risposte delicate e account strategici

3. Addetto alla qualificazione dei lead

Un addetto alla qualificazione dei lead si occupa di colmare il divario tra una conversione in entrata e un’opportunità pronta per la vendita. Esamina i dati disponibili, contatta il potenziale cliente, pone domande di qualificazione, interpreta le risposte e indirizza il lead in base a criteri prestabiliti.

Agentforce Lead Nurturing di Salesforce, precedentemente denominato Agentforce SDR, ne offre un esempio concreto. L'agente può interagire con i lead esistenti, rispondere alle domande iniziali, raccogliere i dettagli di qualificazione e assegnare i potenziali clienti pronti per la vendita a un rappresentante umano.

Un'azienda produttrice di software B2B potrebbe stabilire i seguenti criteri:

“Contatta ogni potenziale cliente interessato a una demo entro cinque minuti. Verifica la natura del problema aziendale, le dimensioni dell’azienda, i tempi di implementazione e chi detiene l’autorità decisionale in materia di acquisti. Assegna le opportunità aziendali al responsabile di territorio competente e inserisci i potenziali clienti in fase iniziale nel processo di nurturing.”

L'agente può:

1. Leggi il modulo inviato e la scheda nel CRM.
2. individuare i dati mancanti relativi alle qualifiche.
3. avviare una conversazione contestuale.
4. rispondere alle domande relative ai prodotti approvati.
5. valutare la risposta in base ai criteri BANT o a criteri personalizzati.
6. aggiornare lo stato del lead.
7. attivare le regole di assegnazione o proseguire con il processo di fidelizzazione.

Questo strumento evita che i lead altamente interessati rimangano in coda, proteggendo al contempo la capacità di vendita dalle richieste poco pertinenti. La logica di qualificazione necessita ancora di definizioni precise; un modello di punteggio ambiguo genera passaggi di competenza incoerenti.

Agente concreto: Agentforce Lead Nurturing
KPI principali: tempo di acquisizione dei lead, tasso di qualificazione, conversione in incontri e tasso di accettazione delle opportunità
Controllo umano: domande complesse relative ai prezzi, clienti strategici e accettazione finale delle opportunità

4. Addetto alla risoluzione dei problemi dell'assistenza clienti

Un addetto alla risoluzione dei problemi non si limita a recuperare un paragrafo dal centro assistenza. Identifica il cliente e il problema, verifica le politiche pertinenti, accede ai dati dell’account, segue una procedura di risoluzione, intraprende un’azione approvata e inoltra il caso a un livello superiore quando questo esula dai propri limiti operativi.

Fin di Intercom ne offre un esempio concreto. Fin è in grado di operare su chat, e-mail, telefono, Slack, WhatsApp e altri canali di assistenza. Si avvale delle conoscenze, delle politiche, delle linee guida e delle procedure strutturate dell'azienda per risolvere le richieste o trasferire il contesto completo a un team di operatori umani.

Un cliente di un sito di e-commerce potrebbe chiedere:

“Il mio ordine è arrivato danneggiato e il prodotto sostitutivo non arriverà prima di venerdì. È possibile ottenere invece il rimborso dell’ordine?”

L'agente può:

1. identificare il cliente e l'ordine.
2. confermare i dettagli relativi alla consegna e ai danni.
3. Controlla le condizioni di rimborso.
4. verificare se la richiesta soddisfa le condizioni approvate.
5. elaborare l'azione ammissibile tramite un sistema collegato.
6. spiegare il risultato.
7. portare la questione a un livello superiore se la politica richiede un'eccezione.

Il flusso di lavoro si conclude con una soluzione, non con una risposta che reindirizza il cliente a un’altra pagina. L’efficacia dipende da contenuti di assistenza chiari, procedure ben definite e percorsi di escalation affidabili.

Agente specifico: Fin di Intercom
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: tasso di risoluzione, tempo necessario per la risoluzione, tasso di escalation e soddisfazione del cliente
Controllo umano: eccezioni alle politiche, account di alto valore, casi di sospetta frode e casi emotivamente delicati

5. Responsabile della gestione dei rischi legati alla soddisfazione dei clienti

Un agente addetto alla gestione dei rischi relativi al successo dei clienti monitora il deterioramento dello stato di un account prima che il rinnovo risulti palesemente a rischio. Questo approccio combina l’adozione del prodotto, l’attività di assistenza, il sentiment, il coinvolgimento, i dati commerciali e le tappe fondamentali del ciclo di vita per individuare modelli che un punteggio statico di integrità potrebbe non rilevare.

Gainsight AI ne offre un esempio concreto. La sua piattaforma dedicata al successo dei clienti è in grado di individuare i primi segnali di rischio, suggerire la migliore azione da intraprendere e guidare i flussi di lavoro post-vendita, come l'onboarding e la gestione dei rinnovi.

Un'azienda SaaS potrebbe assegnare:

“Monitorare gli account aziendali in scadenza entro 120 giorni. Segnalare i clienti che presentano un calo dell’utilizzo settimanale, problemi di assistenza irrisolti, un calo del coinvolgimento degli stakeholder o tappe di onboarding incomplete. Raccomandare un intervento in base al rischio principale.”

L'agente può:

1. Monitorare le variazioni nei dati relativi all'utilizzo e alle relazioni.
2. confrontare il conto con quello di clienti in buona salute che si trovano nella stessa fase del ciclo di vita.
3. distinguere il rischio di adozione dal rischio commerciale o tecnico.
4. stimare l'esposizione in termini di ricavi.
5. consigliare una procedura di ripristino.
6. crea un’attività o un avviso per il CSM.
7. verificare se il coinvolgimento migliora dopo l'intervento.

Un agente di rischio competente spiega il motivo alla base della propria raccomandazione. Il semplice “alto rischio di abbandono” genera un’altra notifica del tipo “ dashboard ”. “L’utilizzo è sceso del 38%, il responsabile esecutivo non risponde da 42 giorni e due ticket prioritari rimangono aperti” fornisce al CSM una diagnosi utilizzabile.

Agente concreto: Gainsight AI for Customer Success
KPI principali: fidelizzazione lorda, fidelizzazione netta dei ricavi, tempo di reazione al rilevamento dei rischi e tasso di recupero
Controllo umano: contatti con i dirigenti, concessioni commerciali, negoziazione dei rinnovi e cambiamenti nella titolarità degli account

6. Agente di codifica

Un agente di codifica opera direttamente all'interno di un ambiente di sviluppo software. È in grado di esaminare un repository, tracciare le dipendenze, modificare diversi file, eseguire comandi da terminale, eseguire test, analizzare gli errori e rivedere l'implementazione.

Claude Code ne è un esempio concreto. Funziona dal terminale, dall'IDE, dall'applicazione desktop o dal browser ed è in grado di operare sull'intero codice sorgente, anziché limitarsi a rispondere solo a un frammento di codice isolato.

Un team di ingegneri potrebbe assegnare:

“Aggiungere la limitazione della velocità all’API pubblica. Seguire il modello di middleware esistente, creare test per il traffico di picco e le finestre scadute, aggiornare la documentazione relativa alla configurazione ed eseguire la suite di test pertinente.”

Claude Code è in grado di:

1. esaminare la struttura del progetto e le istruzioni tecniche.
2. individuare i punti di accesso all’API e il middleware esistente.
3. identificare i file e le dipendenze appropriati.
4. implementare il limitatore di velocità.
5. scrivere o aggiornare i test.
6. eseguire la suite di test e verificare gli errori.
7. modificare il codice finché l'implementazione non viene accettata.
8. riassumere i file modificati e i rischi residui.

L'agente ha comunque bisogno di una definizione precisa di “completato”. Una richiesta vaga come “rendere l'API più sicura” lascia troppo spazio a ipotesi architetturali, mentre i criteri di accettazione definiscono una condizione di interruzione verificabile.

Responsabile concreto: Claude Codice
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: tempo di ciclo, modifiche accettate, percentuale di superamento dei test, difetti sfuggiti e rielaborazionein seguito a revisione
Controllo umano: decisioni architetturali, implementazione in produzione, modifiche rilevanti per la sicurezza e revisione finale del codice

7. Addetto alla ricerca e all’analisi della concorrenza

Un ricercatore trasforma una questione aziendale di ampio respiro in una sequenza di ricerche, analisi delle fonti, confronti e verifiche dei dati. Può cambiare direzione quando i primi risultati evidenziano una variabile mancante o contraddicono l’ipotesi iniziale.

Una ricerca approfondita su ChatGPT ne offre un esempio concreto. Esegue ricerche sul web in più fasi, analizza testi, immagini, PDF e file caricati, quindi produce un rapporto documentato con riferimenti bibliografici.

Un team dedicato alla strategia di prodotto potrebbe assegnare:

“Analizza come cinque fornitori di soluzioni CRM verticali propongono gli agenti basati sull'intelligenza artificiale alle società di reclutamento. Confronta i clienti target, le funzionalità degli agenti, le integrazioni, il modello di prezzo, i requisiti di implementazione e le obiezioni ricorrenti dei clienti. Distingui i dati verificati relativi al prodotto dalle affermazioni di marketing.”

L'agente può:

1. suddividere il brief in domande di ricerca.
2. identificare le fonti primarie e secondarie.
3. esaminare la documentazione relativa ai prodotti, le pagine dedicate ai prezzi, i casi di studio e la documentazione tecnica.
4. armonizzare la terminologia incoerente.
5. confrontare i fornitori in base agli stessi criteri.
6. indagare sulle contraddizioni o sulle prove mancanti.
7. redigere un brief competitivo strutturato corredato di riferimenti bibliografici.

I risultati ottenuti sono particolarmente utili come primo esame completo da parte di un analista, ma non devono essere considerati una fonte di verità assoluta. Le affermazioni commerciali, i prezzi attuali e la disponibilità dei prodotti richiedono comunque una verifica diretta prima di poter influenzare una decisione strategica.

Agente concreto: Ricerca approfondita in ChatGPT
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: Tempo di elaborazione della ricerca, copertura delle fonti, accuratezza dei fatti e tempo di revisione da parte degli analisti
Controllo umano: Verifica della qualità delle fonti, interpretazione strategica e raccomandazioni finali

8. Agente analista di dati

Un agente di analisi dei dati trasforma una domanda aziendale in un processo analitico ripetibile. È in grado di consolidare file, ripulire campi incoerenti, selezionare metodi statistici, eseguire calcoli, analizzare i valori anomali e presentare il risultato in forma visiva.

Analista in Microsoft 365 Copilot ne offre un esempio concreto. È in grado di operare su fogli di calcolo, file CSV, database e altri dati aziendali per calcolare statistiche, identificare tendenze e spiegare anomalie.

Un team addetto alla gestione delle entrate potrebbe assegnare:

“Unire i dati relativi alle esportazioni della pipeline del primo e del secondo trimestre. Standardizzare i nomi delle fasi, calcolare i tassi di conversione per canale di acquisizione, individuare i segmenti che hanno registrato un calo significativo e creare un grafico che mostri dove si è verificato il cambiamento nel funnel.”

L'agente può:

1. esaminare la struttura di ciascun set di dati.
2. mappare le colonne e le etichette delle fasi non coerenti.
3. eliminare i valori mancanti o non validi.
4. calcolare le metriche relative alla conversione e alla velocità.
5. verificare se un cambiamento apparente riflette un problema relativo ai dati.
6. suddividere i risultati per canale, mercato o proprietario.
7. creare grafici e illustrare i risultati.

L'agente deve poter accedere ai dati grezzi e alle definizioni aziendali. Il “tasso di conversione” potrebbe riferirsi al passaggio da lead a incontro, da incontro a opportunità o da opportunità aclose. Un calcolo corretto basato su una definizione errata produce comunque un risultato fuorviante.

Agente concreto: analista in Microsoft 365 Copilot
KPI principali: tempo di ciclo dell’analisi, accuratezza dei calcoli, rilevamento delle anomalie e tempo di revisione da parte dell’analista
Controllo umano: definizioni delle metriche, interpretazione causale e decisioni basate su dati sensibili

9. Addetto alla contabilità fornitori

Un addetto alla contabilità fornitori gestisce le fatture dall'arrivo fino all'approvazione. Esegue la lettura di diversi formati di documento, convalida i dati dei fornitori, verifica gli ordini di acquisto e le ricevute, applica le norme fiscali, individua le anomalie, crea le ripartizioni contabili e inoltra le eccezioni.

Per le aziende che estendono questo approccio oltre la contabilità fornitori, l'outsourcing delle operazioni finanziarie può comprendere anche la raccolta dei documenti, le riconciliazioni, la fatturazione e il monitoraggio dei crediti tramite agenti di intelligenza artificiale supervisionati.

Oracle Payables Agent fornisce un esempio concreto all'interno di Oracle Fusion Cloud Financial Management. È in grado di acquisire fatture da e-mail, portali, reti di fatturazione elettronica, EDI, file PDF, fogli di calcolo e file immagine.

Un'azienda multinazionale potrebbe ricevere una fattura da un fornitore in formato PDF scansionato, con due valute e importi ripartiti tra diverse sedi. L'operatore può:

1. classificare il documento come fattura.
2. estrarre i dati relativi al fornitore, all'importo, alla valuta, alle imposte e alle singole voci.
3. abbinare la fattura all'ordine di acquisto e alla ricevuta corrispondenti.
4. individuare un disallineamento valutario o un invio duplicato.
5. verificare il rispetto degli obblighi fiscali e normativi.
6. ripartire le spese secondo le regole aziendali.
7. inoltrare la fattura al responsabile dell'approvazione competente.

Il valore risiede nell’elaborazione automatizzata end-to-end. Le fatture standard vengono elaborate senza necessità di reinserimento manuale dei dati, mentre i team finanziari si occupano esclusivamente di discrepanze, violazioni delle politiche aziendali o condizioni di pagamento anomale.

Agente specifico: Oracle Payables Agent
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: percentuale di elaborazione automatica, costo per fattura, tempo di elaborazione e percentuale di eccezioni
Controllo manuale: fatture non abbinate, casi sospetti di frode, deroghe alle politiche aziendali e soglie di approvazione finale

10. Addetto al servizio di assistenza IT

Un operatore del servizio di assistenza IT individua e risolve i problemi più comuni dei dipendenti senza creare un altro ticket che un tecnico debba esaminare. Verifica l'identità, lo stato del dispositivo, i diritti di accesso, la politica aziendale e la cronologia degli incidenti prima di scegliere una soluzione.

Il Specialista AI di primo livello del Service Desk di ServiceNow ne offre un esempio concreto. È in grado di gestire richieste comuni quali il ripristino delle password, l’assegnazione dei diritti di accesso al software e la risoluzione dei problemi di rete avvalendosi delle conoscenze aziendali e dei flussi di lavoro dei servizi.

Un dipendente potrebbe segnalare:

“La VPN ha smesso di connettersi dopo l'ultimo aggiornamento del portatile e durante l'autenticazione compare un messaggio di errore.”

L'agente può:

1. identificare il dipendente e il dispositivo gestito.
2. Verificare il sistema operativo e l'ultimo aggiornamento.
3. recuperare gli incidenti noti e le misure correttive approvate.
4. verificare lo stato del conto corrente e dei diritti di accesso alla VPN.
5. eseguire operazioni diagnostiche.
6. applicare la correzione standard o ripristinare l'accesso.
7. verificare la connessione.
8. Se il problema persiste, fornire ulteriori dettagli sulla storia clinica.

Un operatore del service desk competente chiude il ciclo. Non si limita a suggerire di riavviare il portatile prima di aprire un ticket generico privo di contesto tecnico.

Agente concreto: Specialista AI per il Service Desk di livello 1 di ServiceNow
KPI principali: Tasso di risoluzione autonoma, deviazione dei ticket, tempo medio di risoluzione e tempo di inattività dei dipendenti
Controllo umano: Accessi privilegiati, incidenti di sicurezza, dispositivi non supportati e guasti tecnici irrisolti

11. Addetto al triage della sicurezza informatica

Un agente di triage della sicurezza informatica esamina gli avvisi ad alto volume prima che un analista della sicurezza vi dedichi del tempo. Mette in relazione le prove, valuta il comportamento sospetto, assegna un verdetto, ne registra la motivazione e assegna la priorità ai casi che richiedono un'indagine più approfondita.

Il Security Alert Triage Agent in Microsoft Defender, realizzato con Microsoft Security Copilot, ne offre un esempio concreto. Il suo flusso di lavoro dedicato al phishing valuta le e-mail segnalate dagli utenti e registra le conclusioni all’interno degli incidenti di Defender.

Dopo che un dipendente ha segnalato un messaggio sospetto, l'operatore può:

1. controllare il mittente, le intestazioni, i risultati dell'autenticazione, i link e gli allegati.
2. confrontare il messaggio con campagne già note e con le informazioni sulle minacce.
3. esaminare le attività correlate a livello di tenant.
4. distinguere lo spam, le e-mail innocue e quelle che potrebbero essere tentativi di phishing.
5. documentare il verdetto e le prove a sostegno.
6. assegnare priorità all'incidente per il SOC.
7. tenere conto dei commenti degli analisti quando il verdetto viene confermato o corretto.

Ciò elimina le analisi ripetitive di Livello 1, preservando al contempo la tracciabilità delle prove. L'agente collabora al triage; i controlli esistenti in materia di indagine e risposta continuano a disciplinare il contenimento.

Agente specifico: Microsoft Security Copilot Security Alert Triage Agent
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: tempo di valutazione degli avvisi, e-mail dannose identificate, tasso di falsi positivi e produttività degli analisti
Controlli manuali: contenimento degli account, isolamento dei dispositivi, misure correttive su larga scala e minacce ambigue ad alto impatto

12. Agente di coordinamento delle assunzioni

Un agente di reclutamento può gestire l'iter amministrativo che va dalla candidatura al colloquio, lasciando ai reclutatori la decisione finale sull'assunzione. Si occupa di cercare nel bacino di talenti, valutare i candidati in base ai criteri del posto di lavoro, rispondere alle domande, fissare i colloqui e mantenere aggiornate le fasi del processo di assunzione.

L' Workday Talent Acquisition Agent ne offre un esempio concreto. È in grado di individuare e valutare i candidati provenienti da bacini interni ed esterni, rintracciare candidati che hanno già presentato domanda in passato, programmare i colloqui e fornire agli intervistatori le informazioni di contesto pertinenti.

Un'azienda che sta assumendo un ingegnere senior di soluzioni potrebbe assegnare:

“Cerca tra i candidati precedenti e nel pool di talenti attuale coloro che abbiano esperienza nel settore SaaS aziendale, nella prevendita tecnica e nella lingua tedesca. Classifica i profili più idonei e organizza colloqui di selezione per i candidati approvati dai responsabili del reclutamento.”

L'agente può:

1. analizzare i requisiti del ruolo e le competenze richieste.
2. effettuare ricerche tra i database di candidati interni ed esterni.
3. confrontare l'esperienza con i criteri definiti.
4. individuare i candidati che si sono presentati in passato e che ora soddisfano i requisiti per la posizione.
5. classifica i candidati fornendo una motivazione.
6. contattare i candidati selezionati.
7. coordinare i calendari e verificare la disponibilità per i colloqui.
8. fornire agli intervistatori informazioni sul contesto del candidato.

L'agente dovrebbe occuparsi di raccogliere le prove, non di prendere la decisione relativa all'assunzione. I criteri di selezione devono essere costantemente riesaminati per verificare l'assenza di pregiudizi, la pertinenza rispetto al ruolo e la conformità alla normativa.

Strumento specifico: Workday Talent Acquisition Agent
Indicatori chiave di prestazione (KPI) principali: tempi di selezione dei candidati da inserire nella rosa dei finalisti, tempi di programmazione dei colloqui, capacità dei reclutatori e tasso di conversione dei candidati
Fasi di verifica umana: rifiuto dei candidati, valutazione dei colloqui, retribuzione e decisioni finali di assunzione

Conclusione

I migliori esempi di agenti basati sull’intelligenza artificiale hanno una caratteristica in comune: portano a termine un flusso di lavoro definito, anziché limitarsi a fornire un semplice consiglio. Dal software Claude Code per la correzione del codice a Fin per la risoluzione dei casi di assistenza, ogni agente combina contestualizzazione, ragionamento e accesso agli strumenti. Per i team di vendita, il CRM “folk ” applica lo stesso modello alla gestione delle relazioni, collegando un assistente di vendita basato sull’intelligenza artificiale a contatti in tempo reale, opportunità, note e azioni della pipeline.

Domande frequenti

Quali sono alcuni esempi di agenti di intelligenza artificiale?

Tra gli esempi più comuni figurano gli assistenti alle vendite basati sull’intelligenza artificiale, gli addetti alla ricerca di nuovi clienti, gli addetti all’assistenza clienti, gli addetti alla programmazione, gli addetti alla ricerca, gli analisti di dati, gli addetti all’elaborazione delle fatture, gli addetti al service desk IT e gli addetti al triage della sicurezza informatica.

Qual è un esempio concreto di agente di intelligenza artificiale nel settore delle vendite?

Un assistente basato sull'intelligenza artificiale collegato al CRM dell'folk e tramite MCP è in grado di effettuare ricerche nella cronologia delle relazioni, identificare le trattative in fase di stallo, preparare follow-up contestualizzati e aggiornare i record della pipeline sulla base di un'istruzione formulata in linguaggio naturale.

In che modo un agente di intelligenza artificiale si differenzia da un chatbot?

Un chatbot si limita principalmente a generare risposte. Un agente di intelligenza artificiale, invece, lavora per raggiungere un risultato raccogliendo informazioni sul contesto, scegliendo gli strumenti, eseguendo diverse azioni, verificando i risultati e segnalando il caso a un livello superiore quando necessario.

Quali processi aziendali funzionano meglio con gli agenti basati sull’intelligenza artificiale?

Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale ottengono buoni risultati in flussi di lavoro ripetibili ma dipendenti dal contesto, quali la qualificazione dei lead, la risoluzione dei casi di assistenza, la gestione del CRM, l'elaborazione delle fatture, l'analisi dei dati, la risoluzione dei problemi informatici e la classificazione degli avvisi.

Gli agenti di intelligenza artificiale operano senza supervisione umana?

Alcune attività a basso rischio possono essere eseguite in modo autonomo entro i limiti delle autorizzazioni definite. Le azioni ad alto impatto che riguardano pagamenti, assunzioni, sicurezza, modifiche di massa ai dati o impegni esterni richiedono comunque l'approvazione umana.